Untoro, Meida Cahyo
Prodi Sistem Informasi - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum

Published : 3 Documents
Articles

Found 3 Documents
Search

SISTEM INFORMASI INDEKS UNTUK REKAM MEDIS Budiarti, Desi; Fernanda, Jerhi Wahyu; Untoro, Meida Cahyo
Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia (JMIKI) Vol 3, No 2 (2015)
Publisher : Asosiasi Perguruan Tinggi Rekam Medis dan Informasi Kesehatan Indonesia- APTIRMIKI

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1241.262 KB)

Abstract

AbstractInformation technology is currently a very important need for the people included in the health field. In hospitals, information technology is used in managing medical records. Most of the medical records in Indonesia managing medical records manually. This study aims to provide a overview of a model medical record information system that is able to produce disease index, operation index, doctor index and patient index. This application is web based application that made by using PHP programming language and MySQL as its database. In manufacturing, this application is customized to the needs of medical records in general by conducting interviews with medical records clerk. This Application can make disease index, procedure index, doctor index and patient index. Besides indexes for medical records, this application can also generate reports 10 major diseases and procedures both inpatient and outpatient. Keywords: Information Systems, Medical Record, Index.AbstrakTeknologi informasi saat ini menjadi kebutuhan yang sangat penting bagi masyarakat termasuk dalam bidang kesehatan. Di Rumah sakit, teknologi informasi dimanfaatkan dalam mengelola rekam medis. Sebagian besar unit rekam medis di Indonesia mengelola rekam medis secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan gambaran sebuah model sistem informasi rekam medis yang mampu menghasilkan indeks penyakit, tindakan, dokter dan pasien. Aplikasi ini dibuat berbasiskan web dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai basis datanya. Dalam pembuatannya, aplikasi ini disesuaikan dengan kebutuhan rekam medis pada umumnya dengan melakukan wawancara terhadap petugas rekam medis. Hasil dari aplikasi ini dapat membuat indeks penyakit, indeks tindakan, indeks dokter dan indeks pasien secara otomatis. Selain indeks-indeks untuk rekam medis, aplikasi ini juga dapat menghasilkan laporan 10 besar penyakit dan tindakan baik rawat inap maupun rawat jalan. Kata kunci: Sistem Informasi, Rekam Medis, Indeks
Penanganan imbalance class data laboratorium kesehatan dengan Majority Weighted Minority Oversampling Technique Untoro, Meida Cahyo; Buliali, Joko Lianto
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Vol 4, No 1 (2018): January-June
Publisher : Prodi Sistem Informasi - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2047.161 KB)

Abstract

Diagnosis suatu penyakit akan menjadi tepat jika didukung dengan berbagai proses mulai pengecekan awal (amannesa) sampai pengecekan laboratorium. Hasil dari proses laboratorium mempunyai informasi berbagai penyakit, akan tetapi beberapa jenis penyakit memiliki prevalensi rendah. Penyakit bervalensi rendah memiliki pengaruh dalam penanganan pasien lebih lanjut. Dengan rasio yang tidak seimbang data laboratorium akan menyebabkan nilai akurasi menjadi rendah dalam pengklasifikasian dan penanganan penyakit. Majority Weighted Minority Oversampling Technique (MWMOTE) adalah saalah satu cara untuk menyelesaikan imbalanced. Penelitian ini bertujuan menangani permasalahan ketidakseimbangan data laboratorium kesehatan sehingga diperoleh hasil pengklasifikasian penyakit dengan tingkat akurasi lebih tinggi. Hasil pada penelitian ini menunjukkan bahwa MWMOTE dapat meningkatkan akurasi untuk permasalahan ketidakseimbangan data sebesar 3,13%.   Diagnosis of a disease will be appropriate if supported by various processes ranging from initial checks (amannesa) to laboratory checks. Results from the laboratory process have information on various diseases, but some types of diseases have a low prevalence. Low-valvature disease has an effect in the treatment of the patient further. With an unbalanced ratio the laboratory data will cause the accuracy value to be low in the classification and handling of the disease. Majority Weighted Minority Oversampling Technique (MWMOTE) is one way to complete imbalanced. This study aims to address the problem of imbalance of health laboratory data to obtain the results of the classification of disease with a higher degree of accuracy. The results of this study indicate that MWMOTE can improve accuracy for data imbalance problems by 3.13%.
Reusability ontology in business processes with similarity matching Untoro, Meida Cahyo; Sarno, Riyanarto; Ariyani, Nurul Fajrin
Jurnal Informatika Vol 12, No 1: January 2018
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The working technology will provide information and knowledge. Information and technology can be developed in various ways, by reusing the technologies. In this study modeled the ontology of SOPs using protégé. Ontology will be matched between ontology A and B to obtain similarity and reuse ontology to create a more optimal ontology. Matching is a matching process between both ontologies to get the same value from both ontologies. Jaro-Winkler distance is used to find commonality between ontology. The result of the Jaro-Winkler distance has a value of 0 and 1, in matching will be obtained value close to 0 or 1. On matching ontology obtained two tests using 40% SPARQL query. In the test it uses Jaro-Winkler distance with a value of 0.67. This research yields matching value between ontology A and ontology B which is the same so that reuse ontology can be done for better ontology.